随着科技的发展,越来越多的人开始关注脑机接口技术领域。脑机接口技术通过计算机在大脑和外部设备之间建立联系,进而实现大脑与外界环境的信息交流。脑机接口的研究一方面实现了残障人士重新认识世界的愿望,另一方面为科技推动生活的发展提供了可能。近年来,随着深度学习技术的广泛应用,神经网络和深度学习方法逐渐被应用到脑电信号的识别中。本文引入了深度学习方法,从多类脑电信号的预处理和分类识别模型两个方面展开研究,具有理论意义和研究价值。首先,阐述了采用多类脑电信号的脑机接口技术的国内外研究现状,简要介绍了脑机接口关键技术,介绍了传统脑机接口系统及脑电信号处理方法,分析了深度学习的原理及优点,并设计了结合深度学习的脑机接口系统整体方案,完成了脑电信号的采集。其次,针对传统脑电信号处理方法存在有效脑电信号易丢失以及脑电信号伪迹较多导致识别率不高的问题,提出基于模糊推理的深度收缩稀疏自编码的脑电伪迹去除方法。该方法利用模糊推理算法对深度收缩稀疏自编码进行改进,并将其运用于多类脑电信号的伪迹去除中。实验结果表明,改进的收缩稀疏自编码方法能有效提高脑电信号伪迹去除的效果。再次,传统的脑机接口分类模型对多类脑电信号进行研究时,其识别率相对较低且鲁棒性较差。考虑到脑电信号的时空特性,提出基于双向长短期算法的卷积神经网络模型,其中CNN用来处理脑电信号的空间频率特性,BLSTM处理脑电信号的时间相关性,同时为解决深层网络模型难以训练的问题,在CNN中加入了残差网络。实验结果表明,本文所提出的脑电信号识别模型优于SVM、CNN等传统的分类模型,脑电信号识别性能有效提高。最后,采用本文所提出的脑机接口系统,分别进行离线和在线试验验证,并最终将其运用于智能服务机器人的控制中。实验结果表明,本文搭建的脑机接口系统与传统的脑机接口系统相比,识别率得到提高,鲁棒性更好,泛化能力更强。